import gradio as gr
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch

print("🔥 Modeller yükleniyor...")

# DİL MODELİ (Türkçe)
print("📝 Türkçe model yükleniyor...")
lang_tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("malhajar/llama-3.2-3B-Turkish")
lang_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    "malhajar/llama-3.2-3B-Turkish",
    torch_dtype=torch.float16,
    device_map="auto"
)

# MATEMATİK MODELİ
print("🧮 Matematik model yükleniyor...")
math_tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("deepseek-ai/deepseek-math-7b-instruct")
math_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    "deepseek-ai/deepseek-math-7b-instruct",
    torch_dtype=torch.float16,
    device_map="auto"
)

print("✅ Tüm modeller hazır!")

def detect_math(prompt):
    """Matematik prompt mu kontrol et"""
    math_keywords = [
        "çarp", "böl", "topla", "çıkar", "hesap", "kaç", 
        "toplam", "fark", "çarpım", "bölüm", "üzeri",
        "=", "+", "-", "*", "/", "×", "÷", "kare", "küp"
    ]
    prompt_lower = prompt.lower()
    return any(keyword in prompt_lower for keyword in math_keywords)

def generate_text(model, tokenizer, prompt, max_length=200):
    """Genel metin üretme fonksiyonu"""
    inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt", truncation=True, max_length=512)
    inputs = {k: v.to(model.device) for k, v in inputs.items()}
    
    with torch.no_grad():
        outputs = model.generate(
            **inputs,
            max_length=max_length,
            do_sample=True,
            temperature=0.7,
            top_p=0.9,
            pad_token_id=tokenizer.eos_token_id
        )
    
    return tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)

def hybrid_ai(prompt, max_length, show_both):
    """Ana AI fonksiyonu"""
    if not prompt.strip():
        return "⚠️ Lütfen bir metin girin!", ""
    
    is_math = detect_math(prompt)
    
    if show_both:
        # Her iki modeli de göster
        try:
            math_result = generate_text(math_model, math_tokenizer, prompt, max_length)
            lang_result = generate_text(lang_model, lang_tokenizer, prompt, max_length)
            
            result1 = f"### 🧮 Matematik AI (DeepSeek-Math)\n\n{math_result}"
            result2 = f"### 💬 Dil AI (Llama-3.2 Turkish)\n\n{lang_result}"
            return result1, result2
        except Exception as e:
            return f"❌ Hata: {str(e)}", ""
    
    else:
        # Otomatik seçim
        try:
            if is_math:
                result = generate_text(math_model, math_tokenizer, prompt, max_length)
                return f"### 🧮 Matematik AI Seçildi (DeepSeek-Math)\n\n{result}", ""
            else:
                result = generate_text(lang_model, lang_tokenizer, prompt, max_length)
                return f"### 💬 Dil AI Seçildi (Llama-3.2 Turkish)\n\n{result}", ""
        except Exception as e:
            return f"❌ Hata: {str(e)}", ""

# Gradio Arayüzü
with gr.Blocks(title="Hybrid AI: Matematik + Dil", theme=gr.themes.Soft()) as demo:
    gr.Markdown("""
    # 🔥 Hybrid AI: 2 Model Birleşimi
    
    **Matematik:** DeepSeek-Math-7B  
    **Dil:** Llama-3.2-3B Turkish
    
    Otomatik algılama veya her ikisini karşılaştır!
    """)
    
    with gr.Row():
        with gr.Column():
            prompt_input = gr.Textbox(
                label="📝 Prompt",
                placeholder="Matematik soru veya normal metin...",
                lines=5
            )
            
            max_length = gr.Slider(
                50, 300, 150, step=10,
                label="Maksimum Uzunluk"
            )
            
            show_both = gr.Checkbox(
                label="🔀 Her İki Modeli de Göster (Karşılaştırma Modu)",
                value=False
            )
            
            generate_btn = gr.Button("🚀 Üret", variant="primary", size="lg")
    
    with gr.Row():
        output1 = gr.Textbox(label="Sonuç 1", lines=10)
        output2 = gr.Textbox(label="Sonuç 2 (Karşılaştırma Modunda)", lines=10, visible=True)
    
    # Örnekler
    with gr.Accordion("📚 Örnek Promptlar", open=False):
        gr.Examples(
            examples=[
                ["347 çarpı 829 eşittir"],
                ["Bir varmış bir yokmuş, evvel zaman içinde"],
                ["Yapay zeka geleceği nasıl şekillendirir?"],
                ["Bir sepette 15 elma var. 7 tanesini yedim, 12 tane daha aldım. Toplam kaç elma var?"],
                ["İstanbul'un tarihi dokusu hakkında yazı yaz"]
            ],
            inputs=prompt_input
        )
    
    # Event
    generate_btn.click(
        fn=hybrid_ai,
        inputs=[prompt_input, max_length, show_both],
        outputs=[output1, output2]
    )
    
    gr.Markdown("""
    ---
    💡 **Nasıl Çalışır:**
    - ✅ Matematik kelimeleri varsa → DeepSeek-Math
    - ✅ Normal metin varsa → Llama-3.2 Turkish
    - 🔀 Karşılaştırma modunda her ikisi de çalışır!
    """)

if __name__ == "__main__":
    demo.launch()